Description du projet
Un logiciel pour évaluer l’état de la maladie de Parkinson
La maladie de Parkinson est un trouble neurodégénératif progressif et constitue un grave problème de santé publique. Bien qu’il existe diverses méthodes sur le marché pour évaluer les symptômes de la maladie à l’aide de capteurs portables, ces technologies sont difficiles à utiliser, coûteuses et nécessitent souvent un matériel spécifique. Le projet con-PDmode, financé par l’UE, vise à remédier à ces limitations en développant un logiciel capable de prendre en compte les inexactitudes et l’incertitude des données recueillies au moyen de capteurs portables à faible coût. À l’aide de techniques avancées, les scientifiques généreront une approche de modélisation pour évaluer les symptômes et l’état de la maladie de Parkinson, dont les informations seront communiquées au patient. L’optimisation des algorithmes et de l’interface utilisateur, ainsi que des tests rigoureux, garantiront le développement d’un outil précis d’évaluation de la maladie de Parkinson.
Objectif
Despite the fact that there has been some progress in developing methods for estimating Parkinson’s disease (PD) symptoms using wearable sensors, these technologies have not sufficiently penetrated the market due to the usability of the system and its cost; existing technologies are constrained by specific hardware requirements or user activities, therefore aversively affecting the cost and usability of the technologies, respectively. Thus, Con-PDmode delivers a software prototype for control-oriented modelling and estimation of PD symptoms that are transparent and platform agnostic. The excellence in innovation potential for successfully bringing the PD assessment tool to the market is the capability to account for inaccuracies and uncertainty in the data collected from low-cost wearable sensors. To this purpose, we will adapt and implement advanced stochastic techniques for improved robustness in state estimation, the confidence level of the model estimation will be transparently communicated to its users. We will perform iterative tests in various environmental and sensor configurations to refine our algorithms as well as the user interface.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- medical and health sciencesbasic medicineneurologyparkinson
Programme(s)
Régime de financement
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitution d’accueil
80333 Muenchen
Allemagne